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Enregistrement W4311887074 · doi:10.1093/oxfordhb/9780198837367.013.8

State-owned Development Banks

2022· book-chapter· en· W4311887074 sur OpenAlexaboutno aff
Aldo Musacchio, Sérgio G. Lazzarini, Pedro Makhoul, Emily Simmons

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePolitical Influence and Corporate Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypologyEntrepreneurshipBusinessCrowding outEquity (law)ChampionPrivate equityPrivate equity firmInvestment (military)FinanceMarket failureCapital marketState (computer science)Financial systemMarket economyEconomicsMonetary economicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract State-owned development banks are either seen as solving market imperfections or criticized for crowding out private lenders and encouraging politically motivated lending. We study six development banks—Chile’s Corfo, Brazil’s BNDES, Canada’s BDC, Germany’s KfW, Korea’s KDB, and China’s CDB, analyze the tools they use to address market failures, and create a typology according to their strategic focus. We identify two general strategic orientations of development banks—national-champion oriented (with a focus on large firms and with direct mechanisms of lending and equity investment) and entrepreneurship-oriented (with a focus on smaller firms and with more indirect tools to reduce market failure, such as credit guarantees). We conclude with several suggestions for research and public policy. For instance, we argue that, as local capital markets and institutions evolve, development banks should progressively become more entrepreneurship-oriented, focused on smaller entrepreneurial firms, and use of more indirect mechanisms to promote equity investment and alleviate credit constraints (such as credit guarantees). From a research standpoint, scholars should examine conditions and mechanisms through which development banks help develop novel and valuable private capabilities and how their internal organizational patterns influence the impact of their policies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,156 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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